\chapter{Contexte}
%\addcontentsline{toc}{chapter}{Contexte}

Notre travail s'effectuera autour de deux programmes. 

Le premier, \textbf{METATOOL} \cite{METATOOL}, utilise un fichier d'entrée qui contient l'ensemble des réactions s'effectuant dans un réseau métabolique donné. 
A partir de cela, est notamment générée une matrice de modes élémentaires, un mode élémentaire correspondant à un ensemble minimal de réactions pouvant opérer à l'état stationnaire en tenant compte des propriétés de réversibilité.

Le second, \textbf{ACoM (Agglomeration of Common Motifs)}, réalise la classification des modes élémentaires obtenus via \textbf{METATOOL}, en différentes classes selon les motifs communs qu'il détecte entre eux. 


\section{METATOOL}

\textbf{METATOOL} est un programme permettant d'obtenir différentes analyses sur un réseau métabolique, telles que l'ensemble de ses modes élémentaires, à partir de réactions réversibles ou irréversibles.

\textbf{METATOOL} a été développé par Thomas Pfeiffer de 1998 à 2000.
Dans sa version actuelle, il consiste principalement en des fichiers de script compatibles avec le logiciel \textbf{Matlab}.


\subsection{Structure du fichier d'entrée nécessaire à METATOOL}
Pour s'exécuter, \textbf{METATOOL} a besoin un fichier d'entrée défini par l'extension \textit{.dat}. 
Ce fichier est découpé en différentes sections (voir l'annexe a) :
\begin{itemize}
	\item les noms de réactions se répartissent en deux sections, \textit{-enzrev} pour les réactions réversibles et \textit{-enzirrev} pour celles irréversibles.
	\item les sections \textit{-metint} et \textit{-metext} regroupent les différents métabolites impliqués dans les réactions. 
	\item enfin, les équations réactionnelles sont retrouvées dans la partie \textit{-cat}.
\end{itemize}


\subsection{Fichier de sortie généré par METATOOL}
Une fois le fichier d'entrée reçu, \textbf{METATOOL} s'exécute donc pour générer un fichier de résultats \textit{.out} (voir l'annexe b).
Le résultat est présenté sous forme de différentes matrices contenant l'ensemble des modes élémentaires permettant de décrire le réseau métabolique étudié. 


\section{ACoM}

Le programme \textbf{ACoM} a été développé pour permettre la classification des modes élémentaires issus de l'analyse de réseaux métaboliques de grande taille à partir de \textbf{METATOOL}. 
En effet, les résultats de réseaux issus de \textbf{METATOOL} forment un ensemble conséquent de données difficilement manipulables à la main sous leur forme brute.

\textbf{ACoM} est écrit en langage \textsc{C} et ne fonctionne qu'après entrée de lignes de commande dans une console. 

\image{acom}{Les entrées et les sorties d'ACoM}{0.8}


\subsection{Fichiers d'entrée nécessaires à ACoM}
Pour traiter les données, ce programme a besoin de différents éléments issus des fichiers d'entrée et de sortie de \textbf{METATOOL}.

Les noms des réactions doivent être récupérés, à partir du fichier \textit{.dat}, dans les sections \textit{-enzrev} et \textit{-enzirrev}.
Le fichier \textit{.out}, lui, fournit la matrice des modes élémentaires présente dans la section \textit{ELEMENTARY MODES} et nécessaire à ACoM pour réaliser l'analyse des modes élémentaires du réseau.
\textbf{ACoM} a aussi besoin de connaître le nombre de lignes de la matrice, le seuil de similarité (sigma) et la taille minimale du motif commun entre les modes (epsilon).


\subsection{Fichiers de sortie générés par ACoM}
Suite à l'exécution d'\textbf{ACoM}, trois types de fichiers sont générés en sortie en format \textit{.txt} :
\begin{itemize}
	\item le fichier \textit{motif.txt} résume pour chaque classe son motif commun et le nombre de modes élémentaires qu'il contient,
	\item le fichier \textit{noise.txt} montre les modes élémentaires n'appartenant à aucune classe, 
	\item enfin, à chaque classe correspond un fichier \textit{class.txt} contenant ses modes élémentaires.
\end{itemize}



\paragraph{}
Ainsi, selon la taille du réseau métabolique étudié, le nombre de fichiers \textit{class.txt}, mais aussi et surtout le nombre de modes élémentaires varient. 
Pour les grands réseaux, les données ne peuvent donc pas \^etre analysées manuellement. 

En conséquence, le projet que nous allons réaliser aura pour objectif de faciliter et de rendre plus rapide l'interprétation des résultats, en proposant notamment une analyse statistique ainsi qu'une approche visuelle des données générées par \textbf{ACoM}.
